@article{Wang Sh. -P.2025-03-12,
author = { Wang Sh. -P.,  Gong Z. -M.,  Su X. -Zh.,  Liao J. -Zh.},
title = {ОЦЕНКА ЗАКУПОЧНОЙ ЦЕНЫ МОЛОДЫХ ПОБЕГОВ ЧАЯ СОРТА ЭНЬШИ ЮЛУ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СПЕКТРОСКОПИИ БЛИЖНЕЙ ИНФРАКРАСНОЙ ОБЛАСТИ И МОДЕЛИ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ},
year = {2017},
publisher = {NP «NEICON»},
abstract = {Для оценки закупочной цены молодых побегов чая Эньши Юлу использованы данные спектроскопии ближней ИК области и модель искусственной нейронной сети с обратным распространением ошибок в сочетании с методом частичных наименьших квадратов, использующим алгоритм обратного интервала. Наиболее информативные с точки зрения цены чайных побегов спектральные интервалы в ближней ИК области спектра 5700.5-5935.8, 7613.6-7848.9, 8091.8-8327.1, 8331-8566.2, 9287.5-9522.5 и 9526.6-9761.9 см-1 выбраны с помощью метода частичных наименьших квадратов, использующего алгоритм обратного интервала. Первые пять главных компонент, которые объясня 670-2 ют 99.96% изменчивости в выбранных спектральных интервалах, использованы для калибровки обратного распространения ошибки в искусственной нейронной сети, моделирующей закупочную цену чайных побегов. Характеристики этой модели (коэффициент детерминации для прогноза 0.9724, среднеквадратическая ошибка прогноза 4.727) оказались выше характеристик модели, использующей нейронную сеть с обратным распространением ошибок (коэффициент детерминации для прогнозирования 0.8653, среднеквадратическая ошибка предсказания 5.125), и модели, основанной на методе частичных наименьших квадратов и алгоритме обратного интервала (коэффициент детерминации для прогнозирования 0.5932, среднеквадратическая ошибка предсказания 25.125). Модель закупочной цены, основанная на искусственной нейронной сети с обратным распространением ошибок в комбинации с методом частичных наименьших квадратов, использующим алгоритм обратного интервала, позволяет оценить стоимость побегов чая Эньши Юлу точно, быстро и объективно. },
URL = {https://www.academjournals.by/publication/16456},
eprint = {https://www.academjournals.by/files/16410},
journal = {Журнал прикладной спектроскопии},
}